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deberta-v3-base-prompt-injection

DeBERTa-v3提示注入检测模型实现99.99%准确率

该提示注入检测模型基于DeBERTa-v3架构,通过多个数据集训练后可精确识别正常和注入提示。模型在评估集上实现99.99%的准确率,支持Transformers、ONNX和Langchain等框架集成,为LLM提供可靠的安全防护。开发者可通过Python接口轻松使用该模型,增强AI系统对提示注入攻击的防御能力。

deberta-base-mnli - DeBERTa模型在MNLI任务上的微调版本
DeBERTaGithubHuggingface开源项目微软机器学习模型神经网络自然语言处理
deberta-base-mnli是一个在MNLI任务上微调的DeBERTa基础模型。DeBERTa通过解耦注意力和增强掩码解码器改进了BERT和RoBERTa。该模型在SQuAD和MNLI等基准测试中表现优异,在大多数自然语言理解任务中超越了BERT和RoBERTa的性能。它为自然语言处理研究和应用提供了有力支持。
password-model - 基于RoBERTa的密码误报过滤分类模型
Credential DiggerGithubHuggingfaceRoBERTa代码安全密码检测开源项目机器学习模型
这个基于RoBERTa的文本分类模型为Credential Digger工具提供密码扫描误报过滤功能。该模型由SAP OSS在泄漏检测数据集上完成微调,能有效识别和过滤代码扫描中的误报密码,提升了代码安全分析的准确度。集成在Credential Digger中的这个模型简化了开发者的安全审查工作流程。
superprompt-v1 - T5模型微调提升文本提示扩展能力
AI提示词GithubHuggingfaceSuperPromptT5模型开源项目文本生成模型稳定扩散
SuperPrompt-v1是一个基于T5架构的微调模型,专注于将简洁文本提示扩展为详细描述。作为文本到图像模型的预处理工具,它通过生成丰富提示来优化图像生成效果。该模型可无缝集成到AI工作流程中,为各类创意项目提供支持。
deberta-v2-xlarge-mnli - DeBERTa架构的大规模预训练语言模型用于自然语言推理
DeBERTaGithubHuggingface人工智能开源项目微软机器学习模型自然语言处理
deberta-v2-xlarge-mnli是基于DeBERTa V2架构的大型预训练语言模型,经过MNLI任务微调。模型包含24层,1536隐藏单元,共9亿参数。它采用解耦注意力和增强掩码解码器,在GLUE等自然语言理解基准测试中表现优异,为相关研究与应用提供了新的可能。
BasicPrompt - 高效的AI提示工程和管理解决方案
AI工具AI模型BasicPrompt内容审核提示工程部署管理
BasicPrompt作为专业的AI提示工程和管理平台,提供创建、测试、部署和共享AI提示的一站式解决方案。支持Claude、ChatGPT和Llama等多种AI模型,平台配备内容审核、通用提示编辑器和测试平台等功能。具备团队协作和版本控制能力,提高AI提示开发和管理效率。适用于个人用户和企业团队的AI提示工程需求,实现快速部署和应用。
OpenPrompt - 开源Prompt学习框架,兼容多种预训练模型和自定义模板
GithubNLPOpenPromptPre-trained Language ModelsPrompt-learningPython开源项目
OpenPrompt是一个开源的Prompt学习框架,提供灵活且可扩展的解决方案,兼容Huggingface transformers等预训练模型。支持多种提示方法,如模板化和Verbalizer,简化Prompt学习和模型训练。支持UltraChat等新项目,广泛应用于各类NLP任务。
promptmap - 检测ChatGPT提示注入攻击的自动化工具
ChatGPTGithubprompt injectionpromptmap安全漏洞开源项目攻击类型
Promptmap是一款自动化工具,用于检测并预防ChatGPT实例中的提示注入漏洞。该工具通过分析ChatGPT的系统提示和规则,生成并发送专门的攻击提示,以确定是否存在安全漏洞。用户可以了解基础注入、翻译注入、数学注入、上下文切换、外部浏览和外部提示注入等多种攻击方式及其案例,提升应用程序的安全性。
advprompter - 自适应对抗提示技术优化大语言模型表现
AI训练AdvPrompterGithubLLM对抗性提示开源项目评估
AdvPrompter是一种针对大语言模型的自适应对抗提示技术。该项目提供完整实现代码,支持Vicuna、Mistral和Llama2等主流模型。AdvPrompter具有易于安装、使用灵活的特点,适用于模型评估和训练。研究人员可利用此工具优化大语言模型性能,提升输出质量。项目还提供了详细的使用说明和配置选项,方便用户进行自定义设置。
deberta-large - DeBERTa模型利用解耦注意力机制提升自然语言理解能力
DeBERTaGithubHuggingface开源项目微软模型注意力机制自然语言处理语言模型
DeBERTa是微软开发的预训练语言模型,基于BERT和RoBERTa进行改进。该模型引入解耦注意力和增强型掩码解码器,在80GB训练数据上优化后,在多数自然语言理解任务中超越BERT和RoBERTa。DeBERTa在SQuAD和GLUE等基准测试中表现出色,其中DeBERTa-V2-XXLarge版本在多项任务上达到顶尖水平。研究者可通过Hugging Face的transformers库使用和微调DeBERTa模型。
deberta-v3-base-zeroshot-v1.1-all-33 - DeBERTa-v3通用零样本分类模型支持387种文本分类场景
DeBERTa-v3GithubHuggingface开源项目文本分类机器学习模型自然语言推理零样本分类
DeBERTa-v3基础模型通过自然语言推理技术实现通用文本分类。经过387个分类任务训练后,可直接应用于情感分析、主题识别、内容审核等场景,平均准确率84%。采用pipeline接口,无需针对新任务重新训练即可使用。
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